Akademik arama
“Örneklem büyüklüğü” için 1 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Sosyal Bilimler · Eğitim Bilimleri
Makine öğrenimi çalışmalarında yetersiz örneklem büyüklüğü veride aşırı öğrenmeye (overfitting) ve gerçek etkilerin tespit edilememesine yol açarken, aşırı büyük örneklemler yüksek maliyet ve zaman kaybına sebep olmaktadır. Geleneksel istatistiksel yaklaşımlar (etki büyüklüğü, ortalama fark, istatistiksel güç) standart sapma ve etki büyüklüğü hesaplamalarındaki hatalar veya yayın yanlılığı nedeniyle makine öğrenimi modelleri için taraflı sonuçlar verebilmektedir. Alanın temel tartışması, makine öğrenimi sınıflandırıcılarının performansı ile veri kümesinin istatistiksel etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi eş zamanlı dikkate alan pratik bir örneklem değerlendirme standardının bulunmamasıdır.